Large Language Models Based Fuzzing Techniques: A Survey

本文是LLM系列文章,针对《Large Language Models Based Fuzzing Techniques: A Survey》的翻译。

摘要

在软件发挥关键作用的现代,软件安全和漏洞分析已成为软件开发的关键。模糊测试作为一种高效的软件测试方法,广泛应用于各个领域。此外,大型语言模型(LLM)的快速发展促进了它们在软件测试领域的应用,表现出了显著的性能。考虑到现有的模糊测试技术并不是完全自动化的,软件漏洞也在不断演变,使用基于大型语言模型生成的模糊测试的趋势越来越大。这项调查提供了融合LLM和模糊测试的软件测试方法的系统概述。在本文中,通过总结截至2024年的最先进方法,对LLM、模糊测试和基于LLM生成的模糊测试三个领域的文献进行了统计分析和讨论。我们的调查还调查了LLM生成的模糊测试技术在未来广泛部署和应用的潜力。

1 引言

2 背景

【信息科学与工程学】【数据中心】第三十五篇 云计算数据中心的学科知识04 编号学科(课程)核心知识点在云计算/云存储/云网络/云安全/云MaaS中的作用代表教材/资料/论文 + 数学方程式列表工业界应用D1421​云原生数据库:TiDB​HTAP(混合事务/分析处理)、分布式SQL、水平扩展、强一致(Raft)、自动故障恢复、与MySQL兼容、TiFlash列式引擎提供弹性扩展的分布式数据库;支撑高并发在线交易与实时分析教材:《TiDB in Action》PingCAP(2020) 论文:《TiDB: A Raft-based HTAP Database》(2017) 阅读详情

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